Documentation API

URL de base et authentification

Votre clé API authentifie chaque requête. Transmettez-la dans le Authorization header en tant que jeton Bearer. L'URL de base pointe vers notre point de terminaison compatible OpenAI. Utilisez les SDK officiels ou toute bibliothèque cliente compatible. Modifiez l'URL de base pour notre domaine et injectez votre clé. Aucun numéro de téléphone n'est requis pour l'inscription. Une simple adresse e-mail suffit pour recevoir votre clé. La clé s'affiche immédiatement après sa création. Utilisez cette clé pour toutes les appels ultérieurs. Elle reste valide jusqu'à ce que vous la révoquiez ou la remplaciez.

Première demande

Envoyez une requête POST au point de terminaison des complétions de chat. Spécifiez l'ID du modèle comme uncensored. Incluez vos messages système et utilisateur dans le corps de la requête. La réponse contient le texte généré. Les erreurs retournent des codes de statut HTTP standard. Utilisez cette structure simple pour vérifier la connectivité. Vérifiez l'objet de réponse pour le contenu et l'utilisation des jetons. Cela confirme que votre configuration fonctionne correctement.

Copycurl https://api.cheapestgptmodel.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Convert this python function to async"}]
  }'

Intégration du SDK Python

Installez le package Python OpenAI via pip. Définissez la clé API et l'URL de base dans la configuration du client. Passez les messages sous forme de liste de dictionnaires. Le client gère la sérialisation et les nouvelles tentatives automatiquement. Récupérez le message de l'assistant depuis l'objet de réponse. Cette approche simplifie l'intégration dans les scripts existants. Elle fonctionne avec les flux de travail synchrones et asynchrones. Ajustez des paramètres comme la température pour contrôler l'aléatoire. Le streaming est également disponible en Python.

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.cheapestgptmodel.com/v1", api_key="YOUR_KEY")

resp = client.chat.completions.create(
    model="uncensored",
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarise this thread without softening it."}],
)
print(resp.choices[0].message.content)

Intégration du SDK Node

Installez le package OpenAI Node.js via npm ou yarn. Configurez le client avec votre URL de base et votre clé. Appelez la méthode chat.completions.create. Fournissez le nom du modèle et le tableau de messages. L'objet de réponse contient le contenu généré. Gérez les erreurs avec élégance en vérifiant la propriété error. Cette méthode s'intègre parfaitement avec Express ou les fonctions serverless. Elle prend en charge les modèles basés sur les promesses et les patterns async/await. Utilisez-la pour les tâches de génération à fort volume.

Copyimport OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.cheapestgptmodel.com/v1", apiKey: process.env.API_KEY });

const resp = await client.chat.completions.create({
  model: "uncensored",
  messages: [{ role: "user", content: "Draft a villain monologue for my game." }],
});
console.log(resp.choices[0].message.content);

Réponses en streaming

Activez le streaming en définissant le paramètre stream à true. L'API renvoie une séquence d'événements Server-Sent Events. Chaque événement contient un fragment partiel de la réponse. Collectez ces fragments pour reconstituer le message complet. Cela réduit la latence perçue pour les sorties longues. Le dernier fragment inclut les statistiques d'utilisation des jetons. Gérez les interruptions réseau en reprenant depuis le dernier fragment. Le streaming est efficace pour les interfaces utilisateur en temps réel. Il maintient la connexion ouverte jusqu'à l'achèvement.

Copystream = client.chat.completions.create(
    model="uncensored",
    messages=[{"role": "user", "content": "Tell the story in second person."}],
    stream=True,
)
for chunk in stream:
    if chunk.choices and chunk.choices[0].delta.content:
        print(chunk.choices[0].delta.content, end="", flush=True)

Limites, Erreurs et Contexte

La fenêtre de contexte est de 100 000 tokens au total. La sortie maximale est de 16 000 tokens par requête. Les limites de débit permettent 300 requêtes par minute. Les requêtes simultanées sont limitées à 8 par clé. Une erreur 401 signifie que votre clé API est invalide. Une erreur 402 indique un crédit prépayé insuffisant. Une erreur 429 signale que vous avez dépassé la limite de débit. Augmentez votre solde prépayé pour continuer à utiliser le service. Les erreurs ne consomment pas de tokens. Cela garantit que vous ne payez que pour la génération réussie.